<h3>Constants.py</h3>
<ol>
<li><p><strong>功能</strong>：</p>
<ul>
<li>定义数学常量，例如NAN和INF。</li>
<li>提供π（圆周率）的近似值以及其计算方法。</li>
</ul>
</li>
<li><p><strong>设计需求</strong>：</p>
<ul>
<li>在整个项目中，<code>Constants.py</code>提供了常用的数学常量和π的近似计算方法。</li>
<li>支持多种π的近似算法。</li>
</ul>
</li>
<li><p><strong>输入/输出分析</strong>：</p>
<ul>
<li><strong>输入</strong>：π近似算法的迭代次数。</li>
<li><strong>输出</strong>：π的近似值。</li>
</ul>
</li>
<li><p><strong>实现方法</strong>：</p>
<ul>
<li>使用了Python的内置<code>math</code>库。</li>
<li>定义了<code>PiApproximation</code>类，其中包含多种π的近似算法。</li>
</ul>
</li>
<li><p><strong>依赖关系</strong>：</p>
<ul>
<li>该模块主要依赖于Python的<code>math</code>库。</li>
</ul>
</li>
<li><p><strong>设计优点</strong>：</p>
<ul>
<li>提供多种π的计算方法，满足不同的精度需求。</li>
<li>代码结构清晰，易于理解和维护。</li>
</ul>
</li>
<li><p><strong>测试与验证</strong>：</p>
<ul>
<li>从当前的代码中，没有直接的测试和验证部分。可能在其他模块或文件中有相关测试。</li>
</ul>
</li>
<li><p><strong>未来的改进方向</strong>：</p>
<ul>
<li>可以考虑增加更多的数学常量和函数。</li>
<li>可以考虑优化π的计算方法，提高计算速度和精度。</li>
</ul>
</li>
</ol>
<h3>常数</h3>
<ol>
<li><strong>NAN</strong>：代表非数值（Not a Number）。</li>
<li><strong>INF</strong>：代表无穷大。</li>
</ol>
<h3><code>PiApproximation</code>类</h3>
<ol>
<li><strong>功能</strong>：这个类用于计算π的近似值。</li>
<li><strong>方法</strong>：<ul>
<li><code>__new__</code>：类的构造方法，用于初始化π的默认值为<code>math.pi</code>。</li>
<li><code>calculate_pi_leibniz</code>：使用莱布尼茨公式计算π的近似值。</li>
<li><code>chudnovsky_formula</code>：使用楚德诺夫斯基算法计算π的近似值。</li>
<li><code>calculate</code>：计算π的近似值，目前使用的是楚德诺夫斯基算法。</li>
</ul>
</li>
</ol>
<h3><code>EulerNumber</code>类</h3>
<ol>
<li><strong>功能</strong>：这个类用于计算自然对数的底数e的近似值。</li>
<li><strong>方法</strong>：<ul>
<li><code>__new__</code>：类的构造方法，用于初始化e的默认值为<code>math.e</code>。</li>
<li><code>calculate_e_taylor</code>：使用泰勒级数法计算e的近似值。</li>
<li><code>calculate</code>：计算e的近似值，目前使用的是泰勒级数法。</li>
</ul>
</li>
</ol>
